About this role
El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos, habilitando a que la organización avance hacia una cultura Data-Driven respaldada en datos. Su misión es diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables que garanticen la disponibilidad oportuna, limpieza, seguridad y estructura de la información para analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos. Esta oportunidad está abierta inicialmente para Chile, Colombia, Argentina, Perú, Brasil, Ecuador. Diseñar y mantener pipelines de datos confiables y escalables: Asegura la calidad, integridad y disponibilidad de la información para negocio y analítica. Indicadores de éxito: Porcentaje de disponibilidad de pipelines, tiempo promedio de recuperación ante fallas y nivel de satisfacción de usuarios internos respecto a la disponibilidad y confiabilidad de datos. Optimizar el procesamiento, almacenamiento y uso de datos: Reduce tiempos y costos (FinOps) maximizando el valor de la información. Indicadores de éxito: Reducción de costos de infraestructura (costo/GB procesado o almacenado), reducción en tiempos promedio de ejecución de procesos o queries, y aumento en la eficiencia del consumo de datos (tiempo de entrega vs. demanda). Aplicar políticas de gobernanza de datos: Garantiza estándares de calidad, nomenclatura, catalogación y madurez para asegurar orden y trazabilidad. Indicadores de éxito: Porcentaje de datasets catalogados en el catálogo corporativo, porcentaje de cumplimiento de nomenclaturas, índice de calidad de datos y porcentaje de datasets basados en arquitectura Medallion. Monitorear y evolucionar pipelines y sistemas de datos: Mantiene la confiabilidad, resiliencia y adaptación del sistema ante nuevas necesidades. Indicadores de éxito: Reducción en número y severidad de incidentes reportados, porcentaje de cumplimiento de SLAs en performance/disponibilidad, y velocidad de adaptación (tiempo promedio en implementar mejoras).